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◆ 问卷和调查。见5.2.2.2节。问卷和调查可以包括一对一调查、焦点小组讨论，或其他大规模信息收集技术。
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◆ 头脑风暴。见4.1.2.2节。用于识别相关方的头脑风暴技术包括头脑风暴和头脑写作。
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■ 头脑风暴。一种通用的数据收集和创意技术，用于向小组征求意见，如团队成员或主题专家。
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■ 头脑写作。头脑风暴的改良形式，让个人参与者有时间在小组创意讨论开始前单独思考问题。信息可通过面对面小组会议收集，或在有技术支持的虚拟环境中收集。
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13.1.2.3 数据分析
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适用于本过程的数据分析技术包括（但不限于）：
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◆ 相关方分析。相关方分析会产生相关方清单和关于相关方的各种信息，例如，在组织内的位置、在项目中的角色、与项目的利害关系、期望、态度（对项目的支持程度），以及对项目信息的兴趣。相关方的利害关系可包括（但不限于）以下各条的组合：
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■ 兴趣。个人或群体会受与项目有关的决策或成果的影响。
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■ 权利（合法权利或道德权利）。国家的法律框架可能已就相关方的合法权利做出规定，如职业健康和安全。道德权利可能涉及保护历史遗迹或环境的可持续性。
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■ 所有权。人员或群体对资产或财产拥有的法定所有权。
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■ 知识。专业知识有助于更有效地达成项目目标和组织成果，或有助于了解组织的权力结构，从而有益于项目。
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■ 贡献。提供资金或其他资源，包括人力资源，或者以无形方式为项目提供支持，例如，宣传项目目标，或在项目与组织权力结构及政治之间扮演缓冲角色。
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◆ 文件分析。见5.2.2.3节。评估现有项目文件及以往项目的经验教训，以识别相关方和其他支持性信息。
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13.1.2.4 数据表现
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适用于本过程的数据表现技术包括（但不限于）相关方映射分析/表现。相关方映射分析和表现是一种利用不同方法对相关方进行分类的方法。对相关方进行分类有助于团队与已识别的项目相关方建立关系。常见的分类方法包括：
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◆ 权力利益方格、权力影响方格，或作用影响方格。基于相关方的职权级别（权力）、对项目成果的关心程度（利益）、对项目成果的影响能力（影响），或改变项目计划或执行的能力，每一种方格都可用于对相关方进行分类。对于小型项目、相关方与项目的关系很简单的项目，或相关方之间的关系很简单的项目，这些分类模型非常实用。
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◆ 相关方立方体。这是上述方格模型的改良形式。本立方体把上述方格中的要素组合成三维模型，项目经理和团队可据此分析相关方并引导相关方参与项目。作为一个多维模型，它将相关方视为一个多维实体，更好地加以分析，从而有助于沟通策略的制定。
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◆ 凸显模型。通过评估相关方的权力（职权级别或对项目成果的影响能力）、紧迫性（因时间约束或相关方对项目成果有重大利益诉求而导致需立即加以关注）和合法性（参与的适当性），对相关方进行分类。在凸显模型中，也可以用邻近性取代合法性，以便考察相关方参与项目工作的程度。这种凸显模型适用于复杂的相关方大型社区，或在相关方社区内部存在复杂的关系网络。凸显模型可用于确定已识别相关方的相对重要性。
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◆ 影响方向。可以根据相关方对项目工作或项目团队本身的影响方向，对相关方进行分类。可以把相关方分类为：
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■ 向上（执行组织或客户组织、发起人和指导委员会的高级高级管理层）；
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■ 向下（临时贡献知识或技能的团队或专家）；
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■ 向外（项目团队外的相关方群体及其代表，如供应商、政府部门、公众、最终用户和监管部门）；或
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■ 横向（项目经理的同级人员，如其他项目经理或中层管理人员，他们与项目经理竞争稀缺项目资源或者合作共享资源或信息）。
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◆ 优先级排序。如果项目有大量相关方、相关方社区的成员频繁变化，相关方和项目团队之间或相关方社区内部的关系复杂，可能有必要对相关方进行优先级排序。
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13.1.2.5 会议
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